Публікація: Попереднє навчання генеративно-змагальних моделей перекладу зображень в умовах обмеженої кількості даних
Завантаження...
Дата
2021
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
У роботі порівняно ефективність способів аугментації даних та попереднього навчання в генеративно-змагальних моделях перекладу зображень в умовах обмеженої кількості даних. Розглянуто існуючі рішення та встановлено, що вони не повністю вирішують проблему малої кількості навчальних даних, яка загрожує перенавчанням дискримінатора та постійним погіршенням результату. Вдалі результати за таких умов досягаються ранньою зупинкою навчання. Запропоновано модель двоцільового дискримінатора, за допомогою якого очікується уникнення негативних ефектів перенавчання дискримінатора та потреби в ранній зупинці навчання.
Опис
Ключові слова
аугментація даних, генеративно-змагальна мережа, глибоке навчання, перенесення знань, попереднє навчання
Бібліографічний опис
Лавриненко Р. М. Попереднє навчання генеративно-змагальних моделей перекладу зображень в умовах обмеженої кількості даних : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Р. М. Лавриненко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 115 с.